Analisis Keterkaitan Antara Gejala Penyakit Menggunakan Algoritma Apriori dalam Bidang Kesehatan

Abstract

Analisis keterkaitan antara gejala penyakit merupakan aspek penting dalam bidang kesehatan yang memungkinkan identifikasi pola hubungan antara gejala yang dialami oleh pasien dan penyakit yang mendasarinya. Dalam konteks ini, algoritma Apriori dari bidang data mining telah diadopsi untuk menganalisis hubungan asosiatif antara gejala penyakit. Studi ini mengusulkan penerapan algoritma Apriori dalam analisis keterkaitan gejala penyakit dengan menggunakan data pasien dan catatan medis. Langkah-langkah sistematis dilakukan untuk membangun model asosiasi yang mengidentifikasi pola kemunculan bersama antara gejala-gejala yang mungkin menandakan adanya penyakit tertentu. Melalui penelitian ini, kami menunjukkan bahwa algoritma Apriori efektif dalam mengungkap pola keterkaitan antara gejala penyakit dalam dataset medis. Hasil analisis memberikan wawasan yang berharga tentang gejala-gejala yang sering kali muncul bersama, yang dapat membantu dokter dalam diagnosis dini dan pengelolaan penyakit. Penerapan algoritma Apriori dalam analisis keterkaitan antara gejala penyakit menawarkan potensi untuk meningkatkan pemahaman tentang profil penyakit dan memungkinkan pengembangan strategi diagnosis yang lebih tepat dan efisien dalam praktik klinis. Oleh karena itu, kontribusi algoritma ini dalam bidang kesehatan dapat menjadi langkah maju dalam upaya peningkatan perawatan pasien dan pengelolaan penyakit secara keseluruhan.